智能金融： AI 驱动的金融变革 郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025 年 03 月 24 日 提纲 新一代人工智能 新一代 AI 展望 金融智能研究 金融智能应用 AI 的核心问题：建构能够跟人类似甚至超卓的推 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 —— 维基百科 定义：人工智能（ Artificial Intelligence 专家智能体（成为专家） 工具智能体（学习专家） 自主智能体（超越专家） 2 3 像专家一样解决问题 行业认知驱动的信贷对话助手 成为发现解决问题的专家 帮助专家处理数据 1 技术方案： • 图索引 G-Index • 图检索 G-Retrieval • 图生成 G-Generation

from syntactic idiosyncrasies. (General) 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 - 相关工作 -AMR 和 AMRL 解决方案 - 知识驱动的抽象语义表达 （ KAMR ） 智 能 服 务 事 业 部 KAMR 着力解决四个方面的问题： 歧义性 复杂性 复用性 模糊性 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -KAMR Ontology

流程智能的重要基础和前置条件。 在此背景下，中国联通集团、联通数科、中国信通院云计算与 大数据研究所共同编写了《数据驱动的企业流程数智化路径与实践 （2025）》（以下简称本报告），旨在深入探讨数据驱动企业流程 数智化转型的价值意义、建设方法、运营机制，并结合实际案例展 示数据驱动企业流程治理的典型实践和价值创造。同时，本报告详 细介绍了流程数据治理能力评价体系，对流程数据治理涉及的各项 能力进行分解和成熟度水平划分。 能力进行分解和成熟度水平划分。 “十五五”开局在即，企业数字化转型已经从“信息化—数字 化”进入“数智融合”阶段。希望通过本报告的编写，能够为各行 业企业在新一阶段规划、建设和运营数据驱动的企业流程治理体系 提供全面而深入的参考指南。 中国联通、联通数科、中国信通院云大所 2025 年 9 月 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 信通院云大所 云大所 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 ........ 36 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 信通院云大所 云大所 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 中国联通 联通数科 中国信通院云大所 中国 中国联通 联 《数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）》 1 一、数字化转型下的流程治理演进 (一)数字化重塑企业运营逻辑 “十四五”以来，我国高度重视数字化发展和数字经济建设， 相继出台了《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体

和工作流程的革命。同时，健全的指标体系如 同企业的神经网络，将战略目标与操作执行有机连接，催动管理层与业务一线的深度协同。现代企业的成功不再依赖于 单点突破，而需要全链条、全要素的协同优化，数据驱动的指标体系成为实现这一目标的核心抓手。在数据治理端，企 业需要注重实时技术与规范管理的深度融合，让流动的数据焕发出更大价值。在瞬息万变的市场环境中，数据的时效性 往往决定着决策的有效性。从数据产 大的创新引擎，AI 让零代码真正 做到 " 更零 "-- 业务人员无需掌握复杂的技术语言，即可快速构建应用，这种技术民主化将释放出巨大的创新潜能。 然而，技术终究是手段，人才才是数智化转型的核心驱动力。新时代的数智化人才需要具备跨界融合能力，既要深度理 解业务逻辑，又要熟练运用数字化工具，更要拥有数据思维和创新意识。 帆软数据应用研究院基于最新的洞察，在本白皮书中将深入探讨这些变革背后的逻辑与实践，为企业数智化转型提供 平台：释放决策与执行效率，增加可信度 指标建设：健全体系驱动管理与业务协同 应用开发：创新引擎，AI 让零代码更“零 数据治理：实时与管理让流动数据更具价值 BI 助力提升决策效率，减少错误决策 还原数据分析过程，让结果更加可信 应用场景复用让分析成果“即取即用” 智能 BI 将数据消费范式转向“数助人” 数智时代指标体系驱动业管协同 企业自身指标体系建设常见误区 指标平台建设，促进数据消费

生鲜和进口产品 需求增加 超市小型化便利 店化 专营 / 定制产品 实现差异化 消费金融蓬勃发 展 移动消费成为全 新消费模式 全渠道提供便利 和个性化服务 大数据驱动消费 者洞察 渠道下沉 大数据技术将驱动零售商对消费者进行全面洞察，从而深度理解消费者需求 高运营成本导致传统大超标超增速放缓，消费者对便利化生活的追求，人口密度的增加，灵活 的场地选择使得便利店得到较快发展，超市 2011-2012 2014 2015 §根据地扩展 §多业态成长 §价值链延伸 §全国发展区域领先 §业态扩张多业态协同 §以大卖场为主力业态 §依托根据地驱动多业态扩张 §均好运营，资源掌控 §积极优化和创新实体业态 §依托根据地驱动线上渠道扩张 §均好运营、高效增长 §五大转型、数字化 §战略管控 §绩效管理 §专业业态建设 §服务共享 §多业态协同 §业态同一主机 §战略管控 §支持业态创新 基于社 群的 个性化 全场景 全渠道 无缝体 验 面向未来的转型要求，思考问题的角度需要进行深刻的变革，技术成为驱动业务增长的新维度，已经 到来的数字时代更加强调业务与技术的融合 旧的技术革命对商业变革路径的驱动 (T-B-C) 新的技术革命对商业变革路径的驱动 (T-C-B) 技术变革 生产方式变革 供应链组织方式变革 消费方式变革 技术变革 消费方式变革 生产方式变革 §大数据

新技术的同时，保持以客户为中心，并有效管理风险和复杂性。希望您 能有所收获。 — Christopher Young，Adobe 全球行业战略高级总监 转型现状 本章重点在于诠释业务转型的关键驱动力，揭示了我们调查的企业将精力聚焦于哪些方面，并强调了其所面临的阻碍。 生成式 AI：采用与影响 本章将撇开生成式 AI 的炒作热潮，深入分析其真实面貌。其审视了企业对生成式 AI 的认知、采用情况、 核心要点 企业需构建数字为先的运营模式，以获得敏捷性、提升效率， 并具备大规模提供个性化体验的能力 个性化与精益运营 驱动转型 众多企业都渴望摆脱其旧有的成本模式与流 程的束缚。在这个数字化的时代，个性化客户 体验被视为关键差异化因素。 ��% 的企业表示，提高运营效率是其转型的核心驱 动力 ��% 的企业表示，改善客户体验是其转型的核心驱 增强竞争差异化 改善客户体验 降低/重构成本模式 推动有机增长 前五大转型驱动力 ��% ��% ��% ��% ��% 如何解读此图表： 金融服务企业面临着在快速变化和竞争激烈的 环境中为未来做好应对准备的压力。这种紧迫 性源于客户期望提升、金融科技颠覆者的不断 涌现，以及不断变化的监管环境。 核心转型驱动力： 更精益的运营 许多企业认识到，旧有的成本结构和过时的流 程与数字时代的需求并不兼容。

利率：从缓解通胀到实现增长 就业：整体稳定 能源：紧张局势加剧，石油价格上涨 中国经济格局：中国将会走向何种增长模式？ 2025 年六大领导力主题 1. 人工智能与采购运营模式的演变 2. 人工智能驱动的采购协同：众望所归 3. 人工智能代理加入采购和供应链团队阵容 4. 关于价值的讨论不断变化 5. 多变监管环境中的供应链弹性 6. 本地化与全球化 - 争斗仍在继续 结论 注释 将彻底改变运营模式，推动企业提高效率，重构采购与更广泛业务战略的整合 方式。在此背景下，贸易紧张局势持续存在，本地化和可持续发展正与传统的全球化竞争。 采购和供应链行业领导者面临着一系列大哉问：人工智能是否会将采购转变为自我驱动的强大体 系？在地缘政治不确定的情况下，企业能否在弹性与成本效益之间取得平衡？ 本报告结合未来一年的宏观经济前景展望，解读了影响采购和供应链的六大变革型趋势，这些趋势 为企业重塑自身成为适应性 专注于战略。随着 组织沿着成熟度曲线前进，人工智能将独立管理工作流程，将采购重塑为数字优先的职能，注 重敏捷性和战略前瞻性。 人工智能驱动的采购协同：各种协同工具将自助式采购推上前台，让非专业人员也能自如应对 复杂的采购流程。这些平台嵌入人工智能驱动的建议和预测分析，可增强合规性、效率和风险 管理，让采购成为所有业务领域中一个精简且不可或缺的职能。 采购中的人工智能代理：人工智能代理不

产品迭代速度 对用户的实时反应能力 面对突发事件的反应能力 …… 品牌媒体化与品牌 IP 自有或签约的 KOL 矩阵 设计方面的奖项与评价 …… 可以从六个维度去评估 数据驱动 型企业 新一代数据驱动型企业什么样子？ 供小于求 目的是尽快铺货 消费者知晓即可 供大于求 成本竞争 目的是消费者更方便 更愿意购买 严重供大于求 创造需求 要反复触达消费者构 建忠诚度 营销理论为什么在变？ 被动诱发、主动需求 流行趋势、消费引导、传播方式 性别、性格、品类 购物决策产生——明确该笔支出 习惯驱动、理性驱动 预算、即时需求、延迟需求 性别、品类、价格带 购物目的地确认——到谁哪里去买 习惯驱动、理性驱动 价格、便捷、体验、口碑、习惯 性别、年龄、频次 预定预约及支付——临门一脚 习惯驱动、理性驱动 便捷、营销活动、稀缺性、支付 方式 性别、频次、收入 分享及评价—— NPS 产品及服务感受 如果自己是一个环节，那么需要融入生 态 • 如果自己是多个环节，那么建设生态 • 数字化的重要价值来自于链路的闭环优 化 • 消费链路闭环 • 产销链路闭环 • 经营链路闭环 • 创始人驱动 • 优秀的产品与服务 初 创 期 • 营销、传播 • 下游生态渠道建设 增 长 期 • 内、外部文化价值观 • 整体生态打造（供应 链 ) 稳 定 期 • 精细化运营 • 100 个

2024 年间，中国每个移动连接的平均数据流量 几乎增长了三倍——从每月 7 GB 增至 20 GB。到 2030 年，移动数据流量将继续显著增长，每个移动连接每月流 量近 70 GB。关键驱动因素包括直播的日益普及和 AI 生 成内容的兴起，这将给移动网络带来新的需求，尤其是上 行流量。 在数据流量不断增长的情况下，运营商必须大力投资网络 升级。根据工业和信息化部 (MIIT) 的数据，截至 万以上。与此同时，中国信息通信研究 院数据显示，2024 年中国 5G 手机出货量同比增长 12%， 达到 2.41 亿部，占总出货量的 92%。 19 / 36 移动行业趋势 先进网络与创新驱动新服务 5G 已经彻底改变了移动技术，消费者和企业都从高速等关 键特性中受益。尽管取得了进展，但业界的共识是，5G 要 充分发挥其潜力，还有很长的路要走。在实践中，充分发 挥这项技术的潜力需要开发并广泛普及新的应用场景，这 展，成为该技术全球推广的领导者。中国移动、中国联通 和中国电信已启动大规模推广，并整合了人工智能等先进 技术。 中国 5G-Advanced 发展的一个关键方面是其与人工智能 和云技术的深度融合。运营商正在利用 AI 驱动的自动化技 术优化网络运营，将站点配置时间从数天缩短至几分钟， 并提升能源效率。这一点在中国联通的北京网络中得到了 充分体现，AI 根据用户数据动态调整基站性能，确保服务 可靠性，同时最大程度减少人工干预。